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title: 欢迎使用 LangCrew
description: 基于 LangGraph 的企业级多智能体框架 - 从原型到生产的完整解决方案
template: splash
hero:
  tagline: 融合 CrewAI 的简洁性与 LangGraph 的强大功能 - 构建生产级 AI 智能体系统的理想选择
  actions:
    - text: 快速开始
      link: /zh/guides/quickstart/
      icon: right-arrow
      variant: primary
    - text: GitHub
      link: https://github.com/01-ai/langcrew
      icon: github
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import { Card, CardGrid, Badge } from '@astrojs/starlight/components';

<div class="hero-stats">
  <Badge text="Python 3.10+" variant="note" />
  <Badge text="基于 LangGraph" variant="tip" />
  <Badge text="生产就绪" variant="success" />
  <Badge text="开箱即用" variant="caution" />
</div>

## 为什么选择 LangCrew？

<CardGrid>

<Card title="企业就绪" icon="star">
内置 HITL（人机协作）审批流程、审计跟踪和安全防护栏，满足生产环境的严格要求。
</Card>

<Card title="开发友好" icon="rocket">
CrewAI 兼容的装饰器语法，支持现有项目无缝迁移，大幅降低学习成本。
</Card>

<Card title="全栈可视化" icon="laptop">
完整的 Agent-UI 协议，提供实时执行监控和专业 React 组件库。
</Card>

<Card title="生产优化" icon="setting">
基于 LangGraph 的坚实基础，提供企业级性能、可扩展性和可靠性保障。
</Card>


<CardGrid stagger>
 <Card title="超越传统灵活范式">
  **革命性智能体协作**：提供简单且高度可配置的开发体验，内置强大机制如人机协作、动态工作流编排和事件驱动流程，实现前所未有的智能体协调能力。
 </Card>
 <Card title="产品化的全栈支持">
  **加速市场交付**：完整的 Agent-UI 协议和 React 组件库，支持前端可视化智能体规划、调度、执行和工具调用过程—显著缩短从开发到生产部署的时间。
 </Card>
 <Card title="快速启动的应用模板">
  **行业就绪解决方案**：丰富多样的生产级测试模板，支持跨行业场景的多智能体解决方案快速原型和部署—从概念到市场创纪录的快速实现。
 </Card>
 <Card title="集成的开发运维支持">
  **无缝生命周期管理**：集成免费 SaaS 服务，覆盖系统构建、深度观测、沙箱环境和部署资源—简化从开发到运维的整个过程。
 </Card>
</CardGrid>
</CardGrid>

## 核心特性

| 方面         | LangGraph      | CrewAI     | LangCrew                          |
| ------------ | -------------- | ---------- | --------------------------------- |
| **开发方式** | 从零构建       | 简单但有限 | **内置最佳实践**                  |
| **人机协作** | 基础中断/恢复  | 有限支持   | **高级审批系统 + 双语 UI**        |
| **记忆系统** | 完整原语/文档  | 简单上下文 | **LangGraph 原生 + langmem 集成** |
| **工具生态** | 仅 LangChain   | 仅自定义   | **统一注册中心 + LangCrew-Tools** |
| **UI 支持**  | 无             | 基础示例   | **完整 React 组件**               |
| **可观测性** | LangSmith 集成 | 仅企业版   | **LangTrace 支持**                |
| **部署方案** | 平台可用       | 仅企业版   | **平台规划中**                    |

### 🚀 开箱即用的企业功能

✅ **装饰器开发模式** - 熟悉的 `@agent`、`@task`、`@crew` 语法  
✅ **YAML 配置管理** - 外部化智能体和任务定义  
✅ **人机协作工作流** - 敏感操作的人工监督机制  
✅ **实时执行监控** - 完整的执行流可视化和调试  
✅ **智能记忆系统** - 智能体交互间的持久化上下文  
✅ **原生 LangGraph 集成** - 图形化工作流编排能力  
✅ **生产安全保障** - 内置审计跟踪和审批机制  

### 💡 最佳开发体验

```python
from langcrew import CrewBase, agent, task
from langcrew_tools import WebSearchTool

@CrewBase
class MarketingCrew:
    agents_config = "config/agents.yaml"
    tasks_config = "config/tasks.yaml"
    
    @agent
    def researcher(self):
        return Agent(
            config=self.agents_config["researcher"],
            tools=[WebSearchTool()]
        )
    
    @task  
    def market_analysis(self):
        return Task(
            config=self.tasks_config["market_analysis"],
            agent=self.researcher()
        )

# 3行代码启动 Web 服务
from langcrew.web import create_server
server = create_server(MarketingCrew().crew())
server.run()  # 访问 http://localhost:8000/docs
```

## 与其他框架对比

| 特性         | LangGraph      | CrewAI     | **LangCrew**                      |
| ------------ | -------------- | ---------- | --------------------------------- |
| **抽象级别** | 低级原语       | 高级模式   | **基于 LangGraph 的高级抽象**     |
| **开发体验** | 从零构建       | 简单但有限 | **预构建最佳实践**                |
| **人机协作** | 基础中断/恢复  | 有限支持   | **高级审批系统 + 双语 UI**        |
| **记忆系统** | 完整原语/文档  | 简单上下文 | **LangGraph 原生 + langmem 集成** |
| **工具生态** | 仅 LangChain   | 仅自定义   | **统一注册表 + LangCrew-Tools**   |
| **用户界面** | 无             | 基础示例   | **完整 React 组件库**             |
| **可观测性** | LangSmith 集成 | 企业版     | **LangTrace 集成**                |
| **部署方案** | 平台可用       | 企业版     | **平台部署（即将推出）**          |

## 快速开始

### 🎯 5分钟体验

```bash
# 1. 安装 LangCrew
pip install langcrew

# 2. 设置 API 密钥
export OPENAI_API_KEY=your_openai_key
```

```python
from langcrew import Agent, Task, Crew
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 配置 LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

# 创建智能体
researcher = Agent(
    role="研究员",
    goal="收集和分析市场信息",
    backstory="资深市场研究专家",
    tools=["web_search"],  # 内置工具
    llm=llm
)

# 创建任务
research_task = Task(
    agent=researcher,
    description="研究 {topic} 的最新趋势",
    expected_output="详细的市场分析报告"
)

# 创建团队并执行
crew = Crew(agents=[researcher], tasks=[research_task], memory=True)
result = crew.kickoff(inputs={"topic": "AI自动化"})
```

### 🚀 完整应用体验

使用 Docker Compose 启动完整的前后端服务：

```bash
git clone https://github.com/01-ai/langcrew.git
cd langcrew
export OPENAI_API_KEY=your_openai_key
docker compose up --build

# 访问 http://localhost:3600 体验 Web 界面
# 访问 http://localhost:8000/docs 查看 API 文档
```

## 学习路径

<CardGrid>
 <Card title="快速开始指南">
  **LangCrew 新手？** 从安装开始，通过分步指南在几分钟内构建你的第一个智能体团队。
  
  [快速开始 →](/zh/guides/quickstart/)
 </Card>
 <Card title="核心概念">
  **理解框架基础** 学习智能体、任务、团队等核心概念，掌握多智能体协作的基本原理。
  
  [智能体 →](/zh/concepts/agents/) | [任务 →](/zh/concepts/tasks/) | [团队 →](/zh/concepts/crews/)
 </Card>
 <Card title="高级特性">
  **准备投入生产？** 掌握记忆系统、人机协作工作流、工具集成和Web服务等高级功能。
  
  [记忆指南 →](/zh/guides/memory/getting-started/) | [人机协作 →](/zh/guides/hitl/getting-started/)
 </Card>
 <Card title="生产部署（即将推出）">
  **扩展你的应用** 高级部署功能、企业级可观测性和生产级配置正在开发中。
  
  [Web服务 →](/zh/guides/web/getting-started/) | [工具集成 →](/zh/guides/tools/)
 </Card>
</CardGrid>

## 社区与支持

- **📖 文档**: 全面的指南和 API 参考
- **💬 GitHub**: [问题反馈](https://github.com/01-ai/langcrew/issues) 和功能请求  
- **🔧 示例**: 丰富的 [实际用例](/examples/) 和最佳实践
- **🚀 更新**: 关注最新功能和改进

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**准备开始了吗？** [快速开始](/zh/guides/quickstart/) 并构建您的第一个智能体团队！